Галерея диаграмм связей Карта разума больших данных
Это статья об интеллект-карте больших данных и введении в большие данные, которая поможет читателям систематически понимать большие данные. Она подробно описана и описана. Я надеюсь, что она поможет заинтересованным друзьям учиться.
Отредактировано в 2023-12-03 18:04:17Большие данные
Обзор больших данных
Эра больших данных
Интернет и большие данные
Интернет появился
Интернет порождает большие данные
Информационные технологии и большие данные
Технология сбора информации
технология хранения информации
технология обработки информации
технология передачи информации
Облачные вычисления и большие данные
Интернет вещей и большие данные
Концепция больших данных
Большие данные в узком смысле
Сбор больших объемов данных, с которыми сложно справиться с помощью существующих общих методов.
Большие данные в широком смысле.
Большие данные — это огромные объемы данных или массивные данные, созданные в эпоху информационного взрыва, и вызванная этим серия изменений в технологиях и когнитивных концепциях.
Характеристики больших данных
Большой объем данных
Большая емкость хранения
Большой прирост
Разнообразие типов данных
Множество источников
Множество форматов
Высокая скорость передачи данныхСкорость
данные о высоте
Плотность значений данных низкаяValue
Значение разработки больших данных
Мышление меняется в эпоху больших данных
Большие данные и их природа
Данные, как способ выражения информации, являются результатом совместного действия материи и сознания.
Данные имеют объективную реальность
Три главных изменения в эпоху больших данных
Полная модель данных в эпоху больших данных
Примите смешанный характер ваших данных
Разрешить неточность
Чем сложнее данные, тем лучше
Распущенность – стандартный подход
новый дизайн базы данных
Выделяйте корреляцию данных, а не причинно-следственную связь
Корреляция – ключ к прогнозированию
Исследуйте «что», а не «почему»
Понимание мира через причину и следствие
Большие данные становятся конкурентным преимуществом
Повышенный спрос на приложения для больших данных
Рост приложений больших данных
Реагирование в режиме реального времени — новое требование для пользователей больших данных
Предприятия создают стратегии больших данных
Сбор и хранение больших данных
Классификация больших данных
структурированные данные
Данные традиционной реляционной базы данных, данные строк
полуструктурированные данные
Он имеет определенную структуру по сравнению с обычным открытым текстом, но является более гибким, чем данные в реляционных базах данных со строгими теоретическими моделями.
особенность
Структурные данные с самоописанием
Нет необходимости различать метаданные и общие данные.
Сложность описаний структур данных
Динамический характер описания структуры данных
неструктурированные данные
Не будет использовать для выражения двумерные таблицы базы данных, такие как изображения, файлы, гипермедиа.
Обработка данных в основном включает в себя
Извлечение информационного контента с веб-страниц
Структурная обработка (включая лексическую сегментацию текста, анализ частей речи и обработку неоднозначностей)
Семантическая обработка (извлечение сущностей, корреляционный анализ словаря, корреляционный анализ предложений)
Построение текста (включая модель векторного пространства, модель темы)
Источники данных в среде больших данных
традиционные бизнес-данные
В основном структурированные данные
ERP-система предприятия, POS-терминал и система онлайн-платежей
интернет-данные
Огромные объемы данных, генерируемых во время взаимодействия в киберпространстве, включая социальные сети и записи общения.
Он имеет характеристики крупномасштабного, диверсифицированного и быстрого
Данные Интернета вещей
На основе компьютерного Интернета, радиочастотной идентификации (RFID), датчиков, инфракрасных датчиков, беспроводной передачи данных и других технологий создается Интернет вещей, охватывающий все в мире.
Существуют большие объемы данных, более высокие скорости передачи, более разнообразные данные и более высокие требования к аутентичности данных.
Часто используемые методы сбора данных
Системный журнал
Писец
Система сбора журналов Facebook с открытым исходным кодом
состав
Писец Агент
Писец
система хранения БД
Чуква
состав
адаптер
действующий
коллектор
демультиплексор
Система хранения
Отображение данных
лоток
Это распределенная, надежная и высокодоступная система массового сбора, агрегирования и передачи журналов, предоставляемая Cloudera.
Данные веб-страницы
состав
Модуль сбора
Модуль обработки данных
модуль данных
Стратегия сканирования
первый обход на глубину
обход в ширину
Стратегия подсчета обратных ссылок
Стратегия ОПИК
Стратегия приоритета большого сайта
Другие данные
Система управления хранилищем в эпоху больших данных
Файловая система
Файловая система — это часть операционной системы, которая организует файлы и каталоги на компьютере и управляет ими.
Традиционные файловые системы, такие как NTFS и EXT4, можно использовать для хранения небольших объемов данных, но они могут столкнуться с узкими местами в производительности при обработке больших данных.
Распределенная файловая система
Он распределяет данные по нескольким узлам хранения и соединяет эти узлы через сеть для достижения высокой надежности, высокой пропускной способности и масштабируемости.
Некоторые распространенные распределенные файловые системы включают Hadoop HDFS, Google GFS (файловая система Google) и Ceph и т. д.
Системы баз данных
Система баз данных — это программная система, используемая для хранения, управления и извлечения структурированных данных.
Такие как Apache HBase, Apache Cassandra и MongoDB и т. д.
Эти системы баз данных обычно имеют распределенную архитектуру, обладают высокой масштабируемостью и отказоустойчивостью.
облачное хранилище
Облачное хранилище — это решение для хранения данных в среде облачных вычислений. Он предоставляет надежные, масштабируемые услуги хранения, которые позволяют пользователям получать доступ к своим данным и управлять ими через Интернет.
структурная модель
слой хранения
базовое управление
уровень интерфейса приложения
уровень доступа
визуализация данных
Обзор визуализации данных
Что такое визуализация данных
История развития визуализации
Классификация визуализации данных
научная визуализация
визуализация информации
визуальная аналитика
диаграммы визуализации данных
График рассеяния
пузырьковая диаграмма
линейный график
гистограмма
Тепловая карта
радиолокационная карта
другой
воронкообразная диаграмма
древовидная диаграмма
диаграмма отношений
облако слов
Диаграмма Санки
календарная диаграмма
Инструменты визуализации данных
начальный уровень
превосходить
Инфографические инструменты
холст
висем
Google диаграммы
пикточарт
Веннгаге
Д3
Эчартс
Волшебное зеркало больших данных
инструменты карты
Мои карты
пакетгео
таблицы слияния
картограф
картоБД
картографический ящик
Стек карт
скромные карты
Инструмент временной шкалы
времятоасит
хтаймлайн
производитель трубок
Расширенные инструменты анализа
р
Питом
Века
Гефи
Визуализация в реальном времени
Технологии, поддерживающие большие данные
Коммерческая поддержка технологий с открытым исходным кодом
Техническая архитектура больших данных
базовый слой
Управление
Слой анализа
Прикладной уровень
Платформа обработки больших данных
Хадуп
характеристика
Высокая надежность
Используйте избыточное хранилище данных
Эффективность
Использование двух основных технологий распределенного хранения и распределенной обработки для эффективной обработки данных на уровне PB.
Высокая масштабируемость
Высокая отказоустойчивость
бюджетный
Что он работает на платформе Linux?
Разработан на основе JAVA.
Поддержка нескольких языков программирования
основные компоненты
Распределенная файловая система Hadoop (HDFS)
HDFS — это уровень хранения Hadoop, используемый для хранения данных в крупномасштабных распределенных средах.
Преимущества и недостатки хранения данных HDFS
1. преимущество
Высокая надежность: HDFS обеспечивает высокую надежность за счет механизмов избыточности данных и отказоустойчивости. Он разбивает данные файла на несколько блоков данных и реплицирует несколько копий на нескольких узлах кластера. В случае сбоя узла потерянные копии данных можно восстановить с других узлов.
Высокая масштабируемость: HDFS может хранить и обрабатывать огромные объемы данных в крупномасштабных кластерах. Он поддерживает горизонтальное расширение путем добавления дополнительных узлов для увеличения емкости хранилища и вычислительной мощности для удовлетворения растущих потребностей в данных.
Адаптируемость к хранилищу больших файлов: HDFS подходит для хранения больших файлов, поскольку для хранения файл разделяется на блоки данных фиксированного размера. Этот подход помогает повысить эффективность обработки данных и сократить накладные расходы на метаданные.
Высокая пропускная способность: HDFS оптимизирует способ доступа и передачи данных и обеспечивает высокую пропускную способность доступа к данным за счет параллельного чтения и записи, а также принципов локальности данных. Это делает HDFS превосходным решением для задач обработки и анализа больших данных.
2. недостаток:
Доступ с малой задержкой: HDFS предназначена для решения задач пакетной обработки больших наборов данных, а не для доступа к данным в реальном времени. Таким образом, для сценариев приложений, требующих ответа с малой задержкой (например, онлайн-обработка транзакций), задержка доступа HDFS относительно высока.
Не подходит для хранения небольших файлов: поскольку HDFS разделяет файлы для хранения на блоки данных, для большого количества небольших файлов это увеличивает нагрузку на хранилище и усложняет управление метаданными. Поэтому HDFS не подходит для хранения больших объемов небольших файлов.
Согласованность и производительность в реальном времени. HDFS использует модель конечной согласованности, что означает, что одновременные операции записи в один и тот же файл могут вызвать проблемы с согласованностью данных. Кроме того, HDFS не подходит для сценариев приложений, требующих доступа к данным и их обновления в режиме реального времени.
Hadoop YARN (Еще один переговорщик по ресурсам) — это платформа управления ресурсами и планирования заданий Hadoop.
MapReduce — это вычислительная модель Hadoop, используемая для обработки параллельных вычислений крупномасштабных наборов данных.
экосистема
Hive — это инфраструктура хранилища данных, которая предоставляет SQL-подобный язык запросов (HiveQL) для обработки и анализа данных, хранящихся в Hadoop.
Pig — это платформа для крупномасштабной обработки данных, предоставляющая язык сценариев Pig Latin. Язык Pig Latin — это язык потоков данных, который можно использовать для описания операций преобразования данных и процессов анализа.
HBase — это распределенная база данных NoSQL, ориентированная на столбцы, построенная на HDFS Hadoop. Он обеспечивает доступ для чтения и записи в режиме реального времени к крупномасштабным структурированным данным с высокой масштабируемостью и надежностью.
Spark — это быстрый механизм обработки больших данных общего назначения, который может выполнять параллельные вычисления крупномасштабных наборов данных в памяти.
Sqoop — инструмент для передачи данных между Hadoop и реляционными базами данных. Он может импортировать данные из реляционных баз данных в Hadoop для анализа и экспортировать данные результатов из Hadoop в реляционные базы данных.
Flume — это надежная, масштабируемая система сбора больших данных для сбора, агрегирования и перемещения данных из различных источников данных (таких как файлы журналов, данные датчиков и т. д.) в Hadoop.
Сценарии применения
Анализ системного журнала
Анализ привычек пользователей
Буря
характеристика
честность
механизм акера, данные не будут потеряны
Отказоустойчивость
Простота использования
Бесплатный и с открытым исходным кодом
Поддержка нескольких языков
основные компоненты
Топология
носик (источник данных)
Болт (обрабатывающий компонент)
Транслировать
Нимбус (главный узел)
Супервизор (рабочий узел)
ZooKeeper (служба распределенной координации)
Сценарии применения
обработка информационных потоков
непрерывный расчет
Распределенный удаленный вызов процедур
Искра
характеристика
Быстрота
Эластичная масштабируемость
Различные вычислительные модели
Многоязычная поддержка
Всесторонний
Архитектура
Драйвер — это основной компонент приложения Spark. Программа драйвера выполняется в виде независимого процесса и отвечает за контроль и координацию всего приложения Spark.
Диспетчер кластеров отвечает за управление планированием ресурсов и распределением задач приложений Spark в кластере.
Исполнитель — это процесс, работающий на рабочих узлах кластера и отвечающий за выполнение определенных задач.
RDD — это базовая абстракция данных Spark. Это неизменяемая коллекция данных, которую можно секционировать и работать параллельно.
Планировщик DAG отвечает за преобразование операций в приложениях Spark в ориентированные ациклические графы (DAG), их оптимизацию и планирование.
Планировщик задач отвечает за распределение задач на этапе доступным исполнителям для выполнения.
В приложении Spark, когда требуется операция перетасовки данных (Shuffle), данные будут передаваться по сети и перераспределяться между различными исполнителями.
расширения
Spark SQL — это модуль структурированных запросов Spark, который предоставляет высокоуровневый API и язык запросов для обработки структурированных данных.
Spark Streaming — это модуль потоковой обработки Spark для обработки и анализа потоков данных в реальном времени.
MLlib — это библиотека машинного обучения Spark, которая предоставляет ряд алгоритмов и инструментов машинного обучения для интеллектуального анализа данных, прогнозного анализа и обучения моделей.
GraphX — это библиотека графовых вычислений Spark для обработки крупномасштабных графовых данных и графовых алгоритмов.
SparkR — это интерфейс Spark на языке R, позволяющий пользователям языка R использовать Spark для крупномасштабной обработки и анализа данных.
Сценарии применения
Сценарии приложений для многократной обработки определенных наборов данных
Приложение грубого обновления статуса
Объем данных не особенно велик, но подходит для приложений, требующих статистического анализа в реальном времени.
Сравнение трех
модель обработки данных
Hadoop подходит для задач крупномасштабной обработки данных в автономном режиме и в основном используется для пакетного хранения и анализа данных.
Spark поддерживает несколько моделей обработки данных, таких как пакетная обработка, потоковая обработка в реальном времени, интерактивные запросы и машинное обучение.
Storm — это платформа обработки потоков в реальном времени для обработки непрерывных потоков данных.
Скорость выполнения
Поскольку Hadoop использует дисковое хранилище и модель пакетной обработки MapReduce, он подходит для обработки крупномасштабных автономных данных, но может работать медленнее в сценариях с высокими требованиями к работе в режиме реального времени.
Spark использует вычисления в памяти и абстракцию данных на основе RDD, что позволяет хранить данные в памяти для итеративных вычислений и подходит для задач обработки данных, требующих более высокой производительности и интерактивности.
Storm ориентирован на обработку потоков в реальном времени, обладает характеристиками низкой задержки и высокой пропускной способности и подходит для быстрой обработки и анализа данных в реальном времени.
Возможности обработки данных
Hadoop предоставляет надежную распределенную файловую систему (HDFS) и масштабируемую вычислительную модель MapReduce, которая подходит для хранения и пакетной обработки больших объемов данных. Он имеет хорошую отказоустойчивость и надежность данных.
Spark предоставляет более широкие возможности обработки данных и поддерживает несколько моделей, таких как пакетная обработка, потоковая обработка в реальном времени, интерактивные запросы и машинное обучение. Он также предоставляет высокоуровневые API и библиотеки (такие как Spark SQL, Spark Streaming и MLlib) для упрощения разработки обработки и анализа больших данных.
Storm фокусируется на обработке потоков в реальном времени и обеспечивает надежную передачу сообщений и модели обработки топологии потока. Он может обрабатывать крупномасштабные потоки данных в режиме реального времени и поддерживает сложную логику обработки потоков.
Экосистема и поддержка
Hadoop имеет обширную экосистему и большое количество инструментов и компонентов, таких как Hive, Pig и HBase, для обработки и анализа данных более высокого уровня. У него зрелое сообщество и обширная поддержка.
Spark также имеет активное сообщество открытого исходного кода и богатую экосистему, которая поддерживает различные задачи обработки данных и машинного обучения. Он тесно интегрирован с экосистемой Hadoop и может беспрепятственно работать с HDFS, Hive и другими компонентами Hadoop.
Экосистема Storm относительно невелика и в основном ориентирована на обработку потоков в реальном времени. Он предоставляет некоторые плагины для интеграции с другими инструментами и системами, такими как Kafka и Cassandra.
облачные вычисления
Понятие и характеристики облачных вычислений
концепция
Облачные вычисления — это динамически расширяемая вычислительная модель, которая предоставляет пользователям виртуализированные сетевые ресурсы в качестве услуг.
Функции
Гипермасштабирование
Виртуализация
Высокая надежность
Универсальность
Высокая масштабируемость
услуги по требованию
очень дешево
Основные модели развертывания облачных вычислений
публичное облако
Публичное облако — это инфраструктура облачных вычислений, созданная и управляемая сторонними поставщиками услуг (такими как Amazon AWS, Microsoft Azure и Google Cloud Platform).
Частное облако
Частное облако — это инфраструктура облачных вычислений, созданная и управляемая самой организацией для поддержки ее внутренних бизнес-потребностей.
гибридное облако
Гибридное облако — это сочетание общедоступного и частного облака, обеспечивающее более гибкие и разнообразные решения за счет соединения и интеграции этих двух облачных сред. В гибридном облаке организации могут развертывать рабочие нагрузки и приложения в общедоступных или частных облаках в зависимости от своих потребностей.
Основные сервисные модели облачных вычислений
Инфраструктура как услуга (IaaS)
IaaS — это самая базовая модель обслуживания в облачных вычислениях, которая предоставляет виртуализированные вычислительные ресурсы, хранилище, сеть и другую инфраструктуру.
К распространенным поставщикам IaaS относятся EC2 Amazon AWS, служба виртуальных машин Microsoft Azure и Compute Engine Google Cloud Platform.
Платформа как услуга (PaaS)
PaaS предоставляет платформу для разработки, запуска и управления приложениями в облачной среде.
К распространенным поставщикам PaaS относятся служба приложений Microsoft Azure, App Engine и Heroku Google Cloud Platform и т. д.
Программное обеспечение как услуга (SaaS)
SaaS — это модель обслуживания самого высокого уровня в облачных вычислениях. Она предоставляет полностью управляемые приложения, к которым пользователи могут напрямую получать доступ и использовать их через Интернет.
К распространенным приложениям SaaS относятся службы электронной почты (например, Gmail), пакеты онлайн-офиса (например, Microsoft 365 и Google Workspace) и системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) (например, Salesforce).
Основные технологии облачных вычислений
технология виртуализации
Технология виртуализации может реализовать виртуализацию серверов, виртуализацию хранения, виртуализацию сети и т. д., позволяя платформам облачных вычислений достигать эластичного распределения и управления ресурсами.
технология промежуточного программного обеспечения
Технология промежуточного программного обеспечения играет роль в соединении и координации различных компонентов и сервисов в облачных вычислениях. Он предоставляет набор программных инструментов и услуг для управления и планирования развертывания, настройки и выполнения приложений.
Технология промежуточного программного обеспечения также включает в себя балансировку нагрузки, технологию контейнеров, очереди сообщений, оркестровку сервисов и т. д., используемые для обеспечения высокой доступности, масштабируемости и гибкости в средах облачных вычислений.
Технология облачного хранения
Технология облачного хранения — это технология, используемая для хранения и управления крупномасштабными данными.
Связь между облачными вычислениями и большими данными
Облачные вычисления обеспечивают преимущества мощных вычислительных ресурсов и ресурсов хранения, эластичности и экономической эффективности, обеспечивая идеальную инфраструктуру и инструменты для обработки и анализа больших данных.
Облачные вычисления предоставляют эффективные, гибкие и масштабируемые решения для хранения, обработки и анализа больших данных, а также способствуют развитию и применению технологий больших данных.
приложение
Большие данные бизнеса
Точный маркетинг
Сбор и интеграция данных
Построение портрета пользователя
Сегментация целевого рынка
Прогнозная аналитика и построение моделей
Персонализированное проведение маркетинговой кампании
Оценка и оптимизация результатов
политическая поддержка
концепция
Поддержка принятия решений — это метод, который сочетает в себе информационные технологии и науку управления, чтобы предоставить лицам, принимающим решения, информацию, инструменты и модели, необходимые для принятия решений.
Он помогает лицам, принимающим решения, принимать решения путем анализа и интерпретации данных, предоставления моделей и алгоритмов принятия решений, а также визуализации и интерактивных интерфейсов.
Классификация
структурированное принятие решений
неструктурированное принятие решений
полуструктурированное принятие решений
Этапы процесса
Выявить проблемы и сформулировать цели принятия решений
Используйте вероятность для количественного описания возможности различных результатов, получаемых каждым планом.
Лица, принимающие решения, количественно оценивают различные результаты
Комплексный анализ всех аспектов информации
Функции системы поддержки принятия решений
Управление данными и интеграция: собирайте, интегрируйте и управляйте данными, необходимыми для принятия решений.
Поддержка моделей и алгоритмов: предоставляет различные модели и алгоритмы принятия решений для анализа и прогнозирования.
Визуализация и интерактивный интерфейс. Помогите лицам, принимающим решения, понимать и обрабатывать данные посредством визуального отображения и интерактивного интерфейса.
Моделирование и оптимизация сценариев. Поддерживает моделирование и оптимизацию различных вариантов принятия решений и оценивает их потенциальные последствия.
Сотрудничество и обмен информацией: Поддерживайте сотрудничество и обмен информацией между командами, принимающими решения, и продвигайте процесс коллективного принятия решений.
Инновационная модель
концепция
Инновационные модели относятся к методам и стратегиям, используемым для инноваций и изменения существующих бизнес-моделей. Основное внимание уделяется тому, как предоставить рынку новые ценностные предложения и получить конкурентное преимущество за счет творческого использования ресурсов, технологий, понимания рынка и бизнес-логики.
Конститутивные условия
Предоставлять совершенно новые продукты и услуги и создавать новые отрасли промышленности.
Ее бизнес-модель отличается от других компаний как минимум по нескольким элементам.
Иметь хорошую производительность
метод
Изменить модель дохода
Модель подписки: предложите продукт или услугу в качестве модели подписки и получите стабильный поток дохода за счет регулярных платежей.
Рекламная модель: предоставляйте продукты или услуги бесплатно или по низким ценам и получайте прибыль за счет доходов от рекламы.
Модель Freemium: предоставляет бесплатную версию с базовыми функциями и платную версию с расширенными функциями для получения дохода от платящих пользователей.
Модель продажи данных: собранные данные анализируются и обрабатываются, а затем продаются другим организациям или частным лицам.
Модель торговой платформы: создайте онлайн-платформу для связи покупателей и продавцов и получайте доход за счет комиссий за транзакции или комиссий за обработку.
Изменить бизнес-модель
Модель открытых инноваций: Сотрудничайте с внешними партнерами, сообществами и инновационными экосистемами для совместной разработки и продвижения новых продуктов или услуг.
Платформенная модель: создайте платформу и экосистему, привлеките к участию несколько сторон, а также продвигайте инновации и совместное создание ценностей.
Сетевая модель. Благодаря Интернету и цифровым технологиям сотрудничество и обмен информацией внутри и за пределами организации реализуются для повышения эффективности и гибкости.
Модель социального предприятия: интегрируйте социальную и экологическую ответственность в бизнес-модель и стремитесь к социальной ценности и устойчивому развитию.
Модель двустороннего рынка: создайте двусторонний рынок, одновременно привлекайте поставщиков и потребителей и добивайтесь создания стоимости за счет баланса потребностей обеих сторон.
Изменить модель отрасли
Платформенная модель: путем создания платформы и экосистемы, интеграции участников верхнего и нижнего уровня в отраслевую цепочку для достижения совместных инноваций и совместного создания ценности.
Модель экономики совместного использования: повышение эффективности использования ресурсов и удовлетворение потребностей пользователей путем совместного использования ресурсов и услуг.
Модель самообслуживания: используйте автоматизацию и цифровые технологии для обеспечения самообслуживания и взаимодействия с самообслуживанием, чтобы сократить расходы и повысить эффективность.
Модель экосистемы: постройте промышленную экосистему, интегрируйте различные предприятия и организации, а также обеспечьте совместное использование ресурсов и совместное развитие.
Интеллектуальная модель: применяйте искусственный интеллект, Интернет вещей и другие технологии для предоставления интеллектуальных продуктов и услуг, изменяя бизнес-логику и методы работы отрасли.
смена технологической парадигмы
Модель платформенной технологии: создайте открытую технологическую платформу для привлечения разработчиков и партнеров для обмена технологиями и инноваций.
Модель облачных вычислений. Предоставляйте вычислительные ресурсы и ресурсы хранения в виде облачных сервисов для гибкого удовлетворения потребностей пользователей по требованию.
Модель периферийных вычислений. Перенесите вычисления и обработку данных на периферию сети, чтобы повысить скорость реагирования и конфиденциальность данных.
Модель блокчейна: используйте технологию блокчейна для достижения децентрализованной и достоверной записи транзакций и исполнения контрактов.
Модель на основе искусственного интеллекта: применяйте технологии искусственного интеллекта к продуктам и услугам, чтобы обеспечить интеллектуальные функции и персонализированный опыт.
Размеры
стратегическое позиционирование инноваций
Фокус на позиции и роли компании на рынке
метод
Перенос целевого рынка: перемещение целевого рынка с традиционных рынков на развивающиеся рынки или другие сегменты рынка.
Дифференцированное позиционирование: выделение среди конкурентов, предлагая уникальный продукт, услугу или опыт.
Инновации бренда: переосмысление имиджа бренда и его ценностного предложения для привлечения новой аудитории и рынков.
Инновации в области ресурсов
Фокус на внутренние ресурсы и возможности компании.
метод
Технологические инновации: Разработка и применение новых технологий для улучшения продуктов, услуг или бизнес-процессов.
Развитие талантов: Развивайте и привлекайте таланты с новыми навыками и знаниями для поддержки инноваций и роста бизнеса.
Партнерство: Сотрудничайте с внешними партнерами для совместного использования ресурсов и возможностей и достижения дополнительных преимуществ.
Инновации в бизнес-экологической среде
Фокус на взаимоотношениях и взаимодействии предприятия с внешней средой.
метод
Открытые инновации: сотрудничество с внешними партнерами, стартапами и сообществами для разработки новых продуктов или услуг.
Создание экосистемы: создайте платформу и экосистему для привлечения множества участников и достижения совместного создания и обмена ценностями.
Социальная ответственность: интегрируйте социальную и экологическую ответственность в бизнес-модель и стремитесь к устойчивому развитию и общим ценностям.
Инновационная гибридная бизнес-модель
Включая сочетание и интеграцию различных бизнес-моделей.
метод
Платформенная модель: создайте платформу и экосистему, интегрируйте несколько бизнес-моделей и продвигайте многостороннее сотрудничество и инновации.
Вертикальная интеграция: интеграция различных видов деятельности вверх и вниз по цепочке создания стоимости для достижения большего контроля и эффективности.
Расширение диверсификации: расширение существующих продуктов или услуг на новые рынки или отрасли для достижения роста и диверсификации.
Большие данные о средствах к существованию людей
1. Умная медицинская помощь:
Умное здравоохранение использует информационные технологии и анализ больших данных для улучшения медицинских услуг и управления здравоохранением. Это может включать в себя электронные медицинские записи, телемедицину, анализ медицинских данных и многое другое. Целью умной медицинской помощи является повышение эффективности медицинской помощи, предоставление персонализированных медицинских услуг, а также улучшение качества медицинского обслуживания и опыта пациентов.
2. Умный транспорт:
Умный транспорт использует информационные и коммуникационные технологии для оптимизации работы и управления транспортными системами. Он может включать сбор данных о дорожном движении, интеллектуальное управление сигналами светофора, прогнозирование транспортных потоков, интеллектуальную систему управления дорожным движением и т. д. Целью «умного транспорта» является повышение эффективности дорожного движения, уменьшение заторов и аварий, а также предоставление более удобных, безопасных и экологически чистых способов передвижения.
3. Туризм Мудрости:
Умный туризм использует информационные технологии и анализ больших данных для предоставления более интеллектуальных и персонализированных туристических услуг. Он может включать в себя платформы туристической информации, интеллектуальные навигационные системы, анализ данных о поездках и т. д. Целью умного туризма является обеспечение лучшего туристического опыта, повышение эффективности использования туристических ресурсов и содействие устойчивому развитию туристической индустрии.
4. Умная логистика:
Умная логистика использует такие технологии, как Интернет вещей, большие данные и искусственный интеллект, для оптимизации управления и работы логистической цепочки поставок. Это может включать в себя «умное» складирование, «умную» транспортировку, «умную» дистрибуцию и т. д. Целью интеллектуальной логистики является повышение эффективности логистики, снижение затрат, улучшение качества логистических услуг и удовлетворение быстро меняющихся потребностей рынка.
5. безопасности пищевых продуктов
Безопасность пищевых продуктов фокусируется на вопросах качества и безопасности пищевых продуктов, включая производство, переработку, транспортировку и продажу продуктов питания. Используя анализ больших данных и технологии Интернета вещей, мы можем отслеживать происхождение, качество и безопасность продуктов питания в режиме реального времени, улучшать отслеживаемость продуктов питания, предотвращать инциденты, связанные с безопасностью пищевых продуктов, а также защищать здоровье и права потребителей.
6. Большие данные в образовании
Большие данные в образовании используют технологию анализа больших данных для изучения и улучшения преподавания, обучения и управления в сфере образования. Собирая и анализируя данные об обучении учащихся, данные об обучении учителей и т. д., мы можем понять учебные ситуации и потребности учащихся, оптимизировать методы обучения и распределение ресурсов, а также обеспечить персонализированную поддержку и рекомендации в обучении.
Большие промышленные данные
Умное оборудование
Интеллектуальное оборудование подразумевает интеграцию датчиков, систем управления, анализа данных и других технологий, позволяющих традиционному промышленному оборудованию иметь возможности восприятия, анализа и принятия решений.
Интеллектуальное оборудование может отслеживать состояние оборудования в режиме реального времени, прогнозировать сбои, оптимизировать рабочие параметры и поддерживать автоматизированные и интеллектуальные производственные процессы.
умная фабрика
Умные фабрики используют передовые информационные технологии и технологии автоматизации для реализации интеллекта и автоматизации производственного процесса.
Умные заводы достигают оптимизации, гибкости и устойчивого развития производственного процесса за счет интеграции различного интеллектуального оборудования, Интернета вещей, анализа больших данных и других технологий.
Интеллектуальный сервис
Интеллектуальное обслуживание означает предоставление клиентам персонализированных и интеллектуальных услуг посредством использования передовых технологий и анализа данных.
В промышленной сфере интеллектуальные услуги могут включать профилактическое обслуживание, удаленный мониторинг, диагностику неисправностей и т. д.
Государственные большие данные
Анализ общественного мнения
Относится к процессу систематического сбора, анализа и оценки социальных мнений и общественных настроений. Правительство может использовать анализ общественного мнения, чтобы понять отношение общественности и отзывы о государственной политике, мероприятиях и услугах.
Отточенное управление и сервис
Это относится к использованию государственных больших данных и передовых технологий для обеспечения более совершенного и персонализированного управления и услуг городам и обществу.
Утилизация аварийного плана
Относится к случаям возникновения чрезвычайных ситуаций и стихийных бедствий, когда правительство реагирует и действует быстро и эффективно на основе заранее установленных планов действий в чрезвычайных ситуациях.
Безопасность больших данных
Сетевая информационная безопасность
Относится к мерам безопасности, которые защищают сети и информационные системы от несанкционированного доступа, уничтожения, утечки и взлома. Сетевая информационная безопасность включает в себя сетевую архитектуру, шифрование данных, контроль доступа, управление уязвимостями, обнаружение угроз и т. д.
Предупреждение о стихийных бедствиях
Это относится к заблаговременному обнаружению и прогнозированию тенденций возникновения и развития стихийных бедствий путем сбора, анализа и интерпретации различных соответствующих данных, чтобы принять соответствующие меры по предотвращению и реагированию.
Будущее больших данных
Рост рынков данных
Инфохимпы
Фактический
Магазин Windows Azure
Публичные наборы данных на AWS
Превратите исходные данные в данные с добавленной стоимостью
Защита конфиденциальности потребителей